COMPARISON ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) AND FREQUENCY RATIO (FR) METHOD IN ASSESSMENT OF LANDSLIDE SUSCEPTIBILITY A CASE STUDY IN VAN YEN DISTRICT, YEN BAI PROVINCE

Journal of Mining and Earth Sciences Vol. 64, Issue 2 (2023) 79 - 90 79

Comparison analytical hierarchy process (AHP) and
frequency ratio (FR) method in assessment of
landslide susceptibility. A case study in Van Yen
district, Yen Bai province

Dong Thanh Khuc 1,*, Hang Thi Ha 1, Phong Duc Bui 2, Quang Xuan Truong 2, Anh
Van Tran 3, Hien Quang Pham 1, Trong Dinh Tran 1, Cong Chi Nguyen 2, Huong Thi
Tran 2, Anh Van Truong 2, Minh Hong Thi Tran 2

1 Hanoi University of Civil Engineering, Hanoi, Vietnam
2 Hanoi University of Natural Resources and Environment, Hanoi, Vietnam
3 Hanoi University of Mining and Geology, Hanoi, Vietnam

ARTICLE INFO ABSTRACT

Article history: Landslides are a natural disasters that frequently occur in the northern
Received 09th Dec. 2022 mountainous region of Vietnam. This study aims to compare the
Revised 24th Mar. 2023 efectiveness of the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Frequency
Accepted 13th Apr. 2023 Ratio (FR) modeling in mapping susceptibility to landslides with the
support of a Geographic Information System (GIS). The study area is Van
Keywords: Yen district in Yen Bai province, which experiences a high frequency of
AHP, landslides annually. Ten factors were used as variables in the model,
Analytical Hierarchy Process, including the lithology map, slope, aspect, plan curvature, profile
FR, curvature, topographic wetness index, fault network, river network, road
Frequency Ratio, network, and land cover data. The study used a landslide statistical report
Landslide. that including 211 landslide points to create the frequency ratio model,
while the pairwise comparison method based on expert opinion was used
to establish the weights for the AHP method. The results produced a
spatial distribution of landslide susceptibility with five levels: very low,

low, moderate, high, and very high. The study used the Area Under the
Curve (AUC) to evaluate the performance of both models. The results
indicated that the model using the Frequency Ratio method outperformed
the Analytical Hierarchy Process model by 4.7% in addition to the
similarity between landslide susceptibility maps and past landslide
locations.

Copyright © 2023 Hanoi University of Mining and Geology. All rights reserved.

_____________________
*Corresponding author
E - mail:
DOI: 10.46326/JMES.2023.64(2).08

80 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất Tập 64, Kỳ 2 (2023) 79 - 90

So sánh phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) và tỷ số tần suất
(FR) trong đánh giá tính nhạy cảm với trượt lở đất. Trường hợp
nghiên cứu tại huyện Văn Yên, tỉnh Yên Bái

Khúc Thành Đông 1,*, Hà Thị Hằng 1, Bùi Đức Phong 2, Trương Xuân Quang 2, Trần
Vân Anh 3, Phạm Quang Hiển 1, Trần Đình Trọng 1, Nguyễn Chí Cơng 2, Trần Thị
Hương 2, Trương Vân Anh 2, Trần Thị Hồng Minh 2

1 Trường Đại học Xây dựng, Hà Nội, Việt Nam
2 Trường Đại học Tài Nguyên và Môi trường, Hà Nội, Việt Nam
3 Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, Việt Nam

THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT

Quá trình: Trượt lở đất là một trong những tai biến thiên nhiên thường xuyên xảy ra
Nhận bài 09/12/2022 ở miền núi phía Bắc Việt Nam. Nghiên cứu này nhằm so sánh hiệu quả của
Sửa xong 24/3/2023 phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) và mơ hình tỷ số tần suất (FR) với
Chấp nhận đăng 13/4/2023 sự hỗ trợ của hệ thống thơng tin địa lý (GIS) trong lập bản đồ tính nhạy
cảm với trượt lở đất. Khu vực nghiên cứu huyện Văn Yên, tỉnh Yên Bái là
Từ khóa: địa phương có tần suất xảy ra trượt lở cao hằng năm. Mười yếu tố được sử
AHP, dụng trong mơ hình làm các biến bao gồm bản đồ thạch học, độ dốc, hướng
FR, sườn, độ cong địa hình, độ lõm địa hình, chỉ số độ ẩm địa hình, khoảng cách
Phân tích thứ bậc, đến đứt gãy, khoảng cách đến sông suối, khoảng cách đến giao thông, dữ
Trượt lở đất, liệu lớp phủ. Nghiên cứu sử dụng báo cáo thống kê trượt lở đất bao gồm
Tỷ số tần suất. 211 điểm trượt lở cho mơ hình tỷ số tần suất, bên cạnh đó phương pháp so
sánh từng cặp thông qua ý kiến chuyên gia được sử dụng để xây dựng trọng
số cho phương pháp AHP. Kết quả đưa ra bản đồ nhạy cảm trượt lở đất với
5 cấp độ: rất thấp, thấp, vừa phải, cao, rất cao. Nghiên cứu sử dụng diện
tích dưới đường cong (AUC) để đánh giá hiệu quả của cả hai mô hình. Kết
quả nghiên cứu cho thấy ngoài sự tương đồng giữa bản đồ nhạy cảm trượt
lở đất đối với các vị trí trượt lở đất đã xảy ra trong q khứ thì mơ hình sử
dụng phương pháp tỷ số tần suất cho hiệu suất tốt phương pháp phân tích
thứ bậc là 4,7%.

© 2023 Trường Đại học Mỏ - Địa chất. Tất cả các quyền được bảo đảm.

_____________________
*Tác giả liên hệ
E - mail:
DOI: 10.46326/JMES.2023.64(2).08

Khúc Thành Đơng và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 64 (2), 79 - 90 81

1. Mở đầu định lượng có thể kể đến như hồi quy logistic, tỷ

số tần suất, logic mờ, cây quyết định,... (Wang và
Trượt lở đất là hiện tượng tai biến địa chất nnk., 2023). Nhìn chung, các nghiên cứu đều thể
liên quan đến sự dịch chuyển của các khối đất đá hiện khá tốt trong việc đánh giá nguy cơ trượt lở
so với phần còn lại dưới tác dụng trọng lực do sự đất nhưng chưa có nhiều sự so sánh cụ thể giữa
mất ổn định của trọng lượng bản thân khối đất đá các mơ hình định tính và định lượng.
(Wang và nnk., 2023). Trượt lở đất là một vấn đề
rất nóng tại Việt Nam cũng như trên toàn thế giới Mục tiêu của nghiên cứu này là so sánh
trong nhiều năm gần đây, đặc biệt do ảnh hưởng phương pháp AHP và FR là hai đại diện của hai
của biến đổi khí hậu (Trần và nnk., 2020). Hàng nhóm định tính và định lượng trong việc đánh giá
năm tại Việt Nam, vào các mùa mưa bão kéo dài độ nhạy cảm trượt lở đất thông qua dữ liệu địa
thường xảy ra rất nhiều vụ trượt lở tại các khu vực không gian của các yếu tố ảnh hưởng. Các so sánh
miền núi, gây thiệt hại lớn về người và tài sản, ảnh theo cặp được thực hiện bởi các chuyên gia để tiến
hưởng trực tiếp đến đời sống tinh thần người dân hành tính tốn giá trị trọng số của phương pháp
cũng như kinh tế của khu vực (Tran và nnk., phân tích thứ bậc trong khi các dữ liệu điểm khảo
2021). Với sự phát triển của khoa học công nghệ, sát trượt lở thực địa được sử dụng để tính tốn giá
đã có nhiều giải pháp trong dự báo, giám sát hiện trị tỷ số tần suất. Các bản đồ phân bố không gian
tượng trượt lở đất được sử dụng như mơ hình ổn về mức độ nhạy cảm với trượt lở đất được thành
định mái dốc, cơng nghệ quan trắc tích hợp cảm lập và so sánh vị trí tương đối với các điểm trượt
biến, mơ hình đánh giá đa tiêu chí, mơ hình xác lở từ thực địa. Cuối cùng, kỹ thuật đường cong
suất, mơ hình trí tuệ nhân tạo sử dụng dữ liệu địa ROC (Receiver Operating Characteristic) và diện
không gian và công nghệ hệ thống thông tin địa lý tích dưới đường cong AUC (Area Under the Curve)
(GIS) (Khan và nnk., 2019). được sử dụng để đánh giá và so sánh hiệu suất
hoạt động của cả hai mô hình.
Các nghiên cứu về trượt lở đất sử dụng dữ
liệu địa không gian như ảnh viễn thám, dữ liệu từ 2. Phương pháp nghiên cứu
mạng lưới các trạm đo có ưu điểm trong việc đánh
giá các bài tốn trên quy mơ lớn (Khúc và nnk., 2.1. Khu vực nghiên cứu
2021; Tran và nnk., 2021). Dữ liệu ảnh viễn thám
được phát triển với độ phân giải không gian và Huyện Văn Yên có tọa độ địa lý từ 21050’30’’
thời gian ngày càng nâng cao là tài liệu hữu ích đến 22012’00” vĩ độ Bắc; từ 104023’00” đến

trong việc kiểm kê các điểm trượt lở đất kết hợp 104030’00” kinh độ Đơng. Phía Bắc giáp với huyện
với công tác khảo sát thực địa. Sự phân bố không Văn Bàn và huyện Bảo Yên của tỉnh Lào Cai, phía
gian và khả năng xảy ra trượt lở đất phụ thuộc vào Nam giáp huyện Trấn n, phía Đơng giáp huyện
các yếu tố nguyên nhân như địa hình, thạch học, Lục Yên và Yên Bình, phía Tây giáp huyện Văn
cơng trình giao thơng, thủy lợi, đứt gãy, lượng Chấn. Tổng diện tích đất tự nhiên của Văn Yên là
mưa,... (Yordanov và nnk., 2021). Các bản đồ kiểm 1391,54 km2 với 24 xã và 1 thị trấn (Trinh và nnk.,
kê trượt lở đất khi kết hợp với các dữ liệu nguyên 2021).
nhân này sẽ giúp xác định được ảnh hưởng của
chúng đồng thời giúp xây dựng bản đồ nhạy cảm Địa hình Văn Yên tương đối phức tạp với
với trượt lở đất của khu vực nghiên cứu (Khan và nhiều dạng địa hình khác nhau, các đồi núi liên
nnk., 2019). Các kỹ thuật đánh giá này được chia tiếp và cao dần từ Đông Nam lên Tây Bắc thuộc
thành hai nhóm định tính và định lượng. Các thung lũng sông Hồng kẹp giữa dãy núi cao là Con
nghiên cứu định tính như phương pháp phân tích Voi và Púng Luông. Hệ thống sơng, ngịi trên địa
thứ bậc (AHP) hoặc các phương pháp đánh giá đa bàn huyện rất phong phú bao gồm gần 70 km
tiêu chí (MCA) cân nhắc xếp hạng các giá trị trọng chiều dài chính và khoảng 40 con ngòi, suối lớn là
số dựa trên đánh giá của các chuyên gia trong lĩnh phụ lưu chảy ra sơng Hồng, trong đó lớn nhất là
vực nghiên cứu, trong khi các nghiên cứu định ngòi Thia và ngòi Hút chảy từ huyện Văn Chấn qua
lượng tập trung vào việc phân tích mối quan hệ địa phận huyện có chiều dài tổng cộng hơn 100
giữa các yếu tố nguyên nhân và kiểm kê trượt lở km. Văn Yên là một trong những huyện có nhiều
(Das và nnk., 2023). Một số mơ hình trong nhóm điểm trượt lở đất xảy ra nhất của tỉnh Yên Bái, đặc
biệt là vào mùa mưa (Trinh và nnk., 2021).

82 Khúc Thành Đông và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 64 (2), 79 - 90

2.2. Phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) Chỉ số nhạy cảm trượt lở (Landslide
Susceptibility Index) được xác định bằng cách tích
Phương pháp phân tích thứ bậc AHP hợp các giá trị phân cấp của từng lớp yếu tố và
(Analytical Hierarchy Process) đánh giá vai trò và trọng số đã được tính tốn. Chỉ số nhạy cảm trượt
mức độ ảnh hưởng của các yếu tố có liên quan đến lở được xác định bằng công thức sau:
nguy cơ gây ra trượt lở đất (Das và nnk., 2023;

Kayastha và nnk., 2013). Phương pháp dựa trên 𝐿𝑆𝐼 = 𝑀𝑗𝑊𝑖𝑗 (4)
việc xây dựng một hệ thống các cặp ma trận so
sánh giữa các yếu tố khác nhau tác động đến việc Trong đó: LSI (Landslide Susceptibility
xảy ra trượt lở đất thơng qua mức độ ưu tiên. Giá Index) - chỉ số nhạy cảm trượt lở; Mj - trọng số của
trị tính cho mỗi cặp được đánh giá theo thang đo yếu tố thứ j; Wij - điểm số của lớp thứ i trong nhân
tiêu chuẩn 9 mức dựa trên kiến thức chuyên môn, tố gây trượt j.
tài liệu và kinh nghiệm của các chuyên gia (Bảng
1). Ma trận so sánh cặp được tổng hợp từ các bảng 2.3. Phương pháp tỷ số tần suất (FR)
hỏi để xây dựng ma trận so sánh cặp chuẩn hóa.
Từ đó, ma trận trọng số các yếu tố được xác định Tỷ số tần suất (Frequency Ratio) là một
bằng cách tính trung bình theo hàng của ma trận phương pháp định lượng được dùng để đánh giá
so sánh cặp chuẩn hóa. Mục tiêu của phương pháp tính nhạy cảm với trượt lở đất với nguyên tắc dựa
sẽ đưa ra trọng số thể hiện mức độ quan trọng của trên tỷ số giữa xác suất xảy ra và xác suất không
từng yếu tố (Das và nnk., 2023). xảy ra đối với từng loại yếu tố cụ thể. Giá trị FR cao
hơn cho thấy mối liên hệ chặt chẽ hơn giữa sự xuất
Bảng 1. Bảng mức độ quan trọng giữa hai yếu hiện trượt lở đất và các yếu tố nguyên nhân. Giá trị
tố của phương pháp AHP. FR được tính bằng cách áp dụng cơng thức (5)
(Khan và nnk., 2019):
Giá trị Mức độ quan trọng
(giữa hai yếu tố) 𝑁𝑝𝑖𝑥(1)/𝑁𝑝𝑖𝑥(2)
1 𝐹𝑟 = ∑ 𝑁𝑝𝑖𝑥(3)/ ∑ 𝑁𝑝𝑖𝑥(4) (5)
3 Quan trọng như nhau
5 Quan trọng hơn một chút Trong đó: 𝑁 𝑝𝑖𝑥 (1) - số pixel trượt lở đất của
7 lớp yếu tố; 𝑁 𝑝𝑖𝑥 (2) - tổng số pixel của lớp yếu tố
9 Quan trọng nhiều hơn trên toàn khu vực nghiên cứu; 𝑁 𝑝𝑖𝑥 (3) - tổng số
2,4,6,8 Rất quan trọng pixel trượt lở đất của khu vực nghiên cứu;
𝑁 𝑝𝑖𝑥 (4) - tổng số pixel của khu vực nghiên cứu.
Cực kỳ quan trọng
Mức trung gian giữa các mức trên Tỷ số tần suất thu được được tổng hợp để
biên tập bản đồ Chỉ số nhạy cảm trượt lở đất (LSI)

Giá trị trung bình của các yếu tố được sắp xếp bằng cách sử dụng công thức (6):
theo thứ bậc được sử dụng để tính trọng số và giá
trị riêng cùng tỷ số nhất quán (CR) được xác định
như sau:

𝐶𝐼 𝐿𝑆𝐼 = 𝐹𝑟 + 𝐹𝑟 + ⋯ + 𝐹𝑟 (6)

𝐶𝑅 = 𝑅𝐼 (1) Trong đó: Fr - tỷ số tần suất; n - số lượng các
yếu tố nguyên nhân gây trượt lở được sử dụng.
Trong đó: CI là chỉ số nhất quán

𝐶𝐼 = 𝜆 − 𝑛 (2) 2.4. Đánh giá hiệu suất mơ hình
𝑛−1
Đường cong ROC và chỉ số diện tích dưới
𝜆 = 𝑤𝑖 ∗ 𝑎𝑖𝑗 (3) đường cong AUC được sử dụng để đánh giá hiệu
suất của các mơ hình trong khả năng dự báo trượt
Trong đó: n - số phần tử được so sánh theo lở đất. Đường cong ROC mô tả mối liên hệ giữa các
cặp; RI là chỉ số ngẫu nhiên được xác định thông cặp chỉ số TPR (tỷ lệ dương tính thực) và FPR (tỷ
qua tra cứu. lệ dương tính giả) của các vị trí trượt lở và khơng
trượt lở. Các điểm tham chiếu với kết quả tốt sẽ có
giá trị tỷ lệ dương tính thực cao và giá trị tỷ lệ
dương tính giả thấp và ngược lại. Các giá trị TPR

Khúc Thành Đơng và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 64 (2), 79 - 90 83

và FPR được tính lần lượt bởi cơng thức (7) và (8) năm 2013, 2017 và 2023 được sử dụng để xác
dưới đây: định vị trí các điểm trượt lở thực tế (Hình 1). Các
yếu tố như hình dạng, kích thước, màu sắc để nhận
𝑇𝑃𝑅 = 𝑇𝑃 (7) diện các đặc điểm và cấu trúc địa hình đã được xác
định để so sánh với ảnh vệ tinh, từ đó lập bản đồ

𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 các vị trí trượt lở.

𝐹𝑃𝑅 = 𝐹𝑃 (8) 2.5.2. Các yếu tố điều kiện

𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 Các lớp dữ liệu yếu tố điều kiện được sử dụng
để mô tả các nguyên nhân hình thành hiện tượng
Trong đó: TP - giá trị dương tính thực; TN là trượt lở đất. Trong đó, nghiên cứu tập trung vào
giá trị âm tính thực; FP - giá trị dương tính giả; FN 10 yếu tố thuộc nhóm các yếu tố nguy cơ tiềm ẩn
- giá trị âm tính giả. để xây dựng mơ hình và thành lập bản đồ nhạy
cảm trượt lở đất (Lee và nnk., 2023; Xiao và nnk.,
2.5. Dữ liệu sử dụng 2020). Các dữ liệu yếu tố điều kiện này được đánh
giá tính độc lập thống kê và loại bỏ hiện tượng đa
2.5.1. Kiểm kê trượt lở đất cộng tuyến trước khi tiến hành phân tích. Hình 3
mô tả giá trị hai chỉ số VIF và Tolerance của bộ dữ
Kiểm kê trượt lở đất là một yếu tố cần thiết để liệu các yếu tố. Hiện tượng đa cộng tuyến được
đánh giá tính nhạy cảm với trượt lở đất của khu cho rằng sẽ xảy ra khi giá trị VIF > 10 và Tolerance
vực nghiên cứu. Bộ dữ liệu kiểm kê bao gồm 211
điểm mẫu trượt lở đất theo các tiêu chí trong
khn khổ dự án quốc gia được thu thập thông
qua điều tra thực địa và giải đoán ảnh vệ tinh vào

Biển Đơng

Hình 1. Khu vực nghiên cứu huyện Văn Yên, tỉnh Yên Bái.

84 Khúc Thành Đơng và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 64 (2), 79 - 90

< 0,1 (Lin và nnk., 2017). Kết quả trên cho thấy lớn thì mức độ ổn định của sườn dốc càng thấp và
rằng các biến được lựa chọn là độc lập và khơng có ngược lại. Dựa trên ảnh hưởng của độ dốc đến khả
hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. năng xảy ra trượt lở đất, giá trị độ dốc của khu vực

nghiên cứu được chia thành 5 cấp từ không ảnh
Độ dốc là yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến độ hưởng đến ảnh hưởng rất lớn (Hình 2a).
ổn định của sườn dốc và quyết định tới sự hình
thành hiện tượng trượt lở đất. Khi góc dốc càng

Hình 2. (a) Độ dốc; (b) Khoảng cách đến đường giao thông; (c) Hướng sườn; (d) Chỉ số độ ẩm địa
hình; (e) Lớp phủ; (f) Khoảng cách đến sông suối; (g) Khoảng cách đến đứt gãy; (h) Độ lõm địa hình;

(i) Độ cong địa hình.

Khúc Thành Đơng và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 64 (2), 79 - 90 85

Hướng sườn (Hình 2b) liên quan trực tiếp chúng có xu thế kém ổn định hơn khi độ ẩm tăng
đến khả năng tiếp nhận ánh sáng Mặt trời, gió và cao. Ngồi ra nhóm trầm tích bở rời và nhóm
lượng mưa. Đây là yếu tố có tác động đến sự thay macma phun trào có khả năng phong hóa mạnh,
đổi giá trị của các yếu tố gây ra trượt lở khác như tạo nên lớp phủ thổ nhưỡng dày và dễ gây ra hiện
độ ẩm đất, thảm phủ, gia tăng q trình phong hố tượng trượt lở. Dựa vào đặc tính cơ lý của các loại
làm thay đổi bề mặt. đất đá, nghiên cứu đã phân loại 5 nhóm đá chính
theo độ ổn định và khả năng gây ra trượt lở đất
Hình dáng sườn núi có thể là lõm hoặc có thể (Hình 3).
lồi và thẳng. Những khu vực lõm, các vật chất
trượt lở thường tập trung tại một khu vực từ trên Hệ thống giao thông tại các khu vực miền núi
đỉnh xuống dưới chân sườn. Do đó, thơng số thể thường được xây dựng trên những địa hình gồ ghề
hiện được sự phân tán hay tập trung vật chất do dọc theo các sông và thường xuyên phải cắt qua
trượt lở và nước theo hướng dòng chảy trên các các sườn dốc. Điều này làm cho khu vực sườn dốc
sườn. Những khu vực lõm thường sẽ tập trung mất sự ổn định tự nhiên và dễ phát sinh hiện
dịng chảy trên sườn, có nguy cơ trượt lở cao hơn tượng trượt lở đất, đặc biệt là khu vực có độ dốc
so với những sườn lồi. lớn. Đối với mạng lưới sông và hệ thống đứt gãy,
các yếu tố này được đưa vào nhóm các yếu tố mơi
Chỉ số độ ẩm địa hình (TWI) được tính toán trường. Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này

từ mơ hình số độ cao là đại lượng đại diện cho độ được xác định dựa trên phương pháp buffer với
ẩm của đất. TWI được xác định trên nguồn dữ liệu mỗi mức ảnh hưởng cách nhau 100m. Dữ liệu sử
DEM thơng qua các thuật tốn dịng chảy MFD dụng đất được chia thành 6 nhóm bao gồm: nước,
(Multiple Flow Direction). Giá trị TWI càng bé thì đất xây dựng, nông nghiệp, ruộng bậc thang, thảm
khả năng tụ nước cũng như đất bão hòa nước càng thực vật không phải rừng, rừng và các loại khác.
lớn, khả năng bị trượt lở, lũ qt càng cao. Chỉ số
này được tính tốn dựa vào công thức [7]: Dữ liệu các điểm trượt lở và giá trị các lớp dữ
liệu yếu tố ảnh hưởng được tích hợp thơng qua
TWI = 𝑙𝑛 (7) phần mềm ArcGIS 10.3 và tính tốn bằng phần
mềm Microsoft Excel cho cả hai phương pháp AHP
Trong đó: a - diện tích ngược dốc cục bộ tiêu và FR.
thoát qua một điểm nhất định trên mỗi đơn vị
chiều dài của đường đồng mức; β - độ dốc cục bộ 3. Kết quả và thảo luận
tính bằng radian.
3.1. Mơ hình phân tích thứ bậc (AHP)
Các yếu tố địa chất và thành phần thạch học
có vai trị quan trọng đến độ ổn định của sườn dốc Trong nghiên cứu này, mơ hình AHP đưa ra
và được xem là yếu tố cơ sở ảnh hưởng đến quá giá trị trọng số của từng yếu tố ảnh hưởng đến khả
trình trượt lở đất. Các nhóm thành phần đá với độ năng xảy ra trượt lở đất. Kết quả tính tốn chỉ số
bền vững thấp có xu hướng phong hoá thành các CR = 0,03 < 0,1 cho thấy sự đảm bảo về tính đồng
vật liệu kém bền vững hơn. Các đá có thành phần nhất của các ý kiến chuyên gia.
sét, cát, sạn, sỏi bở rời có chỉ số ngậm nước lớn,

Hình 3. Kết quả chỉ số VIF và Tolerance của bộ dữ liệu các yếu tố.

86 Khúc Thành Đơng và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 64 (2), 79 - 90

Bảng 2 trình bày ma trận so sánh theo cặp và đến đứt gãy và lớp phủ. Các nhóm dữ liệu địa hình
kết quả tính tốn trọng số theo phương pháp AHP cho thấy xu hướng tỷ lệ điểm trượt lở tăng khi
đối với mười yếu tố ảnh hưởng đến khả năng xảy tăng độ dốc địa hình và các khu vực có hướng

ra trượt lở đất. Kết quả cho thấy trọng số lớn nhất sườn phía Bắc và Đơng Nam. Trong trường hợp độ
là khoảng cách đến đường giao thông với giá trị dốc sườn lớn >250 (FR = 4,303) cùng với hệ thống
bằng 0,188. Điều này thể hiện rằng việc xâm lấn giao thông, mạng lưới khe suối có các thung lũng
đất tự nhiên nhằm mục đích xây dựng các tuyến hẹp và dốc, mức độ phân cắt mạnh đây là một
đường giao thơng có mức tác động mạnh đến việc trong những yếu tố rất quan trọng gây ra trượt lở
gia tăng khả năng xảy ra trượt lở đất. Trong khi đó, đất. Đối với khoảng cách đến đường giao thông và
các yếu tố về độ dốc, thạch học và lớp phủ cũng khoảng cách đến sông suối cho thấy xu hướng các
được đánh giá cao trong mức độ ảnh hưởng với điểm trượt lở tăng lên ở khoảng cách gần của hai
giá trị trọng số theo thứ tự là 0,145; 0,130 và 0,11. mạng lưới này. Tuy nhiên, đối với hệ thống sơng
3.2. Mơ hình tỷ số tần suất (FR) suối cho thấy tỷ lệ cao nhất khi khoảng cách đến
các hệ thống này trong khoảng từ 200÷300 m.
Hình 4 mơ tả số lượng các điểm trượt lở trong
các phân lớp của từng lớp yếu tố ảnh hưởng trượt Trong kết quả nghiên cứu cho thấy có 211
lở và phân bố của giá trị tỷ số tần suất trong từng điểm trượt có thì có 81 điểm có nguy cơ trượt lở
phân lớp. Nhìn chung, sự thay đổi của số lượng các cao trên các vách sườn tự nhiên và từ 52÷74 điểm
điểm trượt lở trong các phân lớp có xu hướng thay trượt trên các vách sườn nhân tạo. Kết quả nghiên
đổi cùng với sự thay đổi của giá trị tỷ số tần suất cứu cũng cho thấy các điểm trượt chủ yếu phân bố
ngoại trừ một số giá trị của lớp yếu tố khoảng cách trong nhóm 1 và 2 của yếu tố địa chất thạch học
với nhóm 1 thuộc phức hệ đất cuội sỏi sạn, bột
Hình 4. Bản đồ thạch học trầm tích đệ tứ (Q), sét kết, bột kết, thấu kính cát
kết, thạch anh phân phiến, phức hệ Tú Lệ - Ngòi
Thia, phức hệ đá phun trào hệ tầng Trạm Tấu, Suối
Bé, Viên Nam.

3.3. Đánh giá kết quả

Bản đồ mức độ nhạy cảm trượt lở đất của cả
hai phương pháp được chia thành năm mức đánh
giá bao gồm rất thấp, thấp, trung bình, cao, rất cao
(Hình 5). Kết quả nghiên cứu cho thấy khu vực có

khả năng xảy ra trượt lở đất từ cao đến rất cao
chiếm tới 23,1% đối với phương pháp FR và
20,6% đối với phương pháp AHP. Mức độ nhạy
cảm với trượt lở mạnh nhất nằm dọc các tuyến

Bảng 2. Ma trận so sánh cặp và trọng số cho các yếu tố ảnh hưởng của phương pháp AHP.

Yếu tố [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] Trọng số

[1] Độ dốc 1 0,145

[2] Thạch học 0,83 1 0,113

[3] Giao thông 1,5 1,8 1 0,188

[4] Hướng sườn 0,67 0,8 0,56 1 0,105

[5] TWI 0,33 0,4 0,22 0,4 1 0,042

[6] Lớp phủ 0,83 1,2 0,67 1,2 3 1 0,130

[7] Sông suối 0,17 0,2 0,11 0,2 1,5 0,14 1 0,029

[8] Đứt gãy 0,5 0,6 0,33 0,6 1,5 0,43 3 1 0,063

[9] Độ lõm 0,33 1,4 0,44 0,8 2 0,57 4 1,33 1 0,086

[10] Độ cong 0,67 0,8 0,56 1 2,5 0,71 4 1,67 1,25 1 0,099

Với CI = 0,05; RI = 1,49; CR = 0,03 < 0,1 Thỏa mãn.

Khúc Thành Đơng và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 64 (2), 79 - 90 87

đường giao thơng chính và tại các khu vực có mức có khoảng cách xa hệ thống giao thông và sông
độ che phủ thực vật thấp. Trong khi các khu vực suối. Phân bố không gian của các ngưỡng đánh giá
có độ nhạy cảm trượt lở dưới mức trung bình và độ nhạy cảm trượt lở có mức độ tin cậy cao khi các
dưới trung bình chủ yếu phân bố tại các khu vực ít điểm trượt lở khảo sát từ thực địa đồng nhất vị trí
người dân sinh sống, nơi có mật độ thực vật cao, với khu vực nhạy cảm cao và rất cao.

Hình 5. Tỷ lệ điểm trượt lở đất và giá trị tỷ số tần suất của các yếu tố điều kiện trượt lở.

88 Khúc Thành Đơng và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 64 (2), 79 - 90

Hình 6 và 7 thể hiện kết quả đánh giá hiệu giữa hai mơ hình có thể thấy rằng mơ hình FR cho
suất của hai mơ hình AHP và FR. Kết quả cho thấy hiệu suất tốt hơn một chút với độ chênh lệch hiệu
cả mơ hình AHP và FR đều cho hiệu suất tốt với giá suất là 4,7%.
trị AUC lần lượt là 72,3% và 77,0%. Khi so sánh

Hình 6. Bản đồ nhạy cảm trượt lở đất sử dụng mơ hình AHP (a) và FR (b) khu vực huyện Văn Yên, tỉnh
Yên Bái.

Hình 7. Đánh giá AUC của mơ hình AHP và FR.

Khúc Thành Đơng và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 64 (2), 79 - 90 89

4. Kết luận tập kết quả, lên bản thảo; Hà Thị Hằng, Trần Đình
Trọng - đánh giá, góp ý; Nguyễn Chí Cơng, Trần Thị
Nghiên cứu đã so sánh và đánh giá hai mô Hương, Trương Vân Anh, Trần Thị Hồng Minh -
hình phân tích thứ bậc và tỷ số tần suất trong việc chỉnh sửa bản thảo.
tính tốn độ nhạy cảm với trượt lở đất ở khu vực

huyện Văn Yên, tỉnh Yên Bái. Mức độ nhạy cảm Tài liệu tham khảo
trượt lở được chia thành năm mức bao gồm rất
thấp, thấp, trung bình, cao, rất cao. Hai bản đồ độ Das, S., Sarkar, S., & Kanungo, D. P. (2023). GIS-
nhạy cảm trượt lở đất được xác minh bằng đường based landslide susceptibility zonation
cong ROC và vị trí phân bố các mức độ nhạy cảm mapping using the analytic hierarchy process
trượt lở với các điểm khảo sát thực địa. Sự phân (AHP) method in parts of Kalimpong Region of
bố không gian của các khu vực dễ bị trượt lở đất Darjeeling Himalaya. Environmental
cho thấy phần lớn các khu vực dễ xảy ra trượt lở Monitoring and Assessment, 194(4), 234. https:
đất nằm dọc các tuyến đường giao thông và là nơi //doi. org/10.1007/s10661-022-09851-7.
có độ dốc lớn.
Kayastha, P., Dhital, M. R., & De Smedt, F. (2013).
Bên cạnh việc cung cấp các phân bố không Application of the analytical hierarchy process
gian đánh giá mức độ nhạy cảm với trượt lở đất (AHP) for landslide susceptibility mapping: A
của khu vực nghiên cứu, kết quả đã chứng minh case study from the Tinau watershed, west
khả năng trong dự đoán trượt lở đất của hai mô Nepal. Computers & Geosciences, 52, 398-408.
hình phân tích thứ bậc và tỷ số tần suất. Giá trị diện />tích dưới đường cong AUC của mơ hình tỷ số tần cageo.2012.11.003.
suất bằng 77% cao hơn một chút khi so sánh với
phương pháp phân tích thứ bậc là 72,3%. Kết quả Khan, H., Shafique, M., Khan, M. A., Bacha, M. A.,
cho thấy hiệu suất tốt của cả hai mơ hình trong Shah, S. U., & Calligaris, C. (2019). Landslide
việc đánh giá tính nhạy cảm trượt lở đất. Kết quả susceptibility assessment using Frequency
đã chứng minh rằng bản đồ nhạy cảm với trượt lở Ratio, a case study of northern Pakistan. The
đất được phát triển là đáng tin cậy và có khả năng Egyptian Journal of Remote Sensing and Space
cung cấp các dự đốn tốt về sự phân bố khơng gian Science, 22(1), 11-24. />của trượt lở đất xảy ra trong khu vực nghiên cứu. /j.ejrs.2018.03.004.
Các bản đồ nhạy cảm với trượt lở đất của nghiên
cứu này là kết quả tiềm năng để thành lập các bản Khúc, T. Đ., Trần, Đ. T., Hà, T. H., Hà, T. K. (2021).
đồ dự báo trượt lở đất theo thời gian thực khi kết Đánh giá tác động của lớp phủ đến nhiệt độ bề
hợp với số liệu đo liên tục của nhóm các yếu tố mặt đất và phân bố không gian nhiệt độ tại một
kích hoạt. số tuyến đường trên địa bàn thành phố Hà Nội
bằng ảnh viễn thám. Tạp chí Khoa học Công
Lời cảm ơn nghệ Xây dựng (KHCNXD)-ĐHXDHN, 15(7V),

143-155.
Nghiên cứu này nằm trong khuôn khổ đề tài
nghiên cứu khoa học song phương được tài trợ Lee, J. J., Song, M. S., Yun, H. S., & Yum, S. G. (2023).
bởi Bộ Ngoại giao và Hợp tác Quốc tế Ý và Bộ Khoa Dynamic landslide susceptibility analysis that
Học và Công Nghệ Việt Nam. Tên đề tài phía Việt combines rainfall period, accumulated rainfall,
Nam: Tích hợp trí tuệ nhân tạo và công nghệ giám and geospatial information. Scientific Reports,
sát trái đất trong nghiên cứu tai biến trượt lở đất 12(1), 18429. />ở vùng núi phía Bắc Việt Nam, mã số NĐT/IT/ 98-022-21795-z.
21/14.
Lin, G. F., Chang, M. J., Huang, Y. C., & Ho, J. Y.
Đóng góp của tác giả (2017). Assessment of susceptibility to
rainfall-induced landslides using improved
Khúc Thành Đông, Trương Xuân Quang, Trần self-organizing linear output map, support
Vân Anh - lên ý tưởng, tóm tắt bản thảo; Bùi Đức vector machine, and logistic regression.
Phong, Phạm Quang Hiển - phân tích dữ liệu, biên Engineering Geology, 224, 62-74. https://doi.
org/10.1016/j. enggeo.2017.05.009.

90 Khúc Thành Đơng và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 64 (2), 79 - 90

Tran, V. A., Truong, X. Q., Nguyen, D. A., Longoni, L., Wang, Y., Tang, H., Huang, J., Wen, T., Ma, J., &
Yordanov, V., (2021). Landslides monitoring Zhang, J. (2023). A comparative study of
with time series of Sentinel-1 imagery in Yen different machine learning methods for
Bai province-Vietnam. Int. Arch. Photogramm. reservoir landslide displacement prediction.
Remote Sens. Spat. Inf. Sci. - ISPRS Arch. 46, Engineering Geology, 298, 106544. https://doi.
197-203. org/10.1016/j.enggeo.2023.106544.
archives-XLVI-4-W2-2021-197-2021.
Xiao, T., Segoni, S., Chen, L., Yin, K., Casagli, N.,
Trần, V. A., Nguyễn, A. B., Đinh, T., Nguyễn, T. H. Y., (2020). A step beyond landslide susceptibility
Lê, T. N., (2020). Xác định trượt lở đất khu vực maps: a simple method to investigate and
huyện Bát Xát, tỉnh Lào Cai sử dụng chuỗi ảnh explain the different outcomes obtained by
Radar ALOS PalSAR bằng phương pháp đường different approaches. Landslides 17, 627-640.

đáy ngắn (SBAS). Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ /> - Địa chất 61, 1-10. 0.
jmes.2020.61(4).01.
Yordanov, V., Biagi, L., Truong, X. Q., Tran, V. A., &
Trinh, P. T., Van Hieu, N., & Nguyen, X. T. (2021). Brovelli, M. A. (2021). An overview of
Research and application of hydraulic 1D geoinformatics state-of-the-art techniques for
model to simulate flood season flow of Ngoi landslide monitoring and mapping. The
Thia river system. VNUHCM Journal of Earth International Archives of Photogrammetry,
Science and Environment, 5(SI2), SI120-SI133. Remote Sensing and Spatial Information
stdjsee.v5iSI2.626. Sciences, 46, 205-212. /> 10.5194/isprs-archives-XLVI-4-W2-2021-
205-2021.